• 한국지구과학회지
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• 제34권2호
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• pp.148-161
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• 2013

본 연구의 목적은 과학영재들의 소집단 활동에서 집단 내 의사소통 지위와 언어네트워크와의 관계를 알아보기 위한 것이다. 이를 위하여 과학영재들을 대상으로 5명을 한 단위로 하는 7개 소집단을 구성하고, 이들에게 지구의 밀도 구하기라는 주제로 토론활동을 하였다. KrKwic과 UCINET 6.0 for Windows를 활용하여 집단 내 의사소통 지위와 언어네트워크를 분석하였다. 그 결과 집단 내 선도자의 언어네트워크는 방관자들에 비해 높은 단어 사용 빈도, 낮은 컴포넌트 비율, 높은 밀도를 나타내었다. 이는 선도자들이 방관자들에 비해 응집된 지식을 소유하고 있으며, 문제해결을 위해 방관자들보다 많은 양의 지식을 인출하고 있음을 의미한다. 이런 결과는 과학영재들의 인지수준의 평가와 소집단 활동에서의 집단 구성에 활용할 수 있을 것이다.

• 산업융합연구
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• 제18권2호
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• pp.45-50
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• 2020

이 연구는 교육과정 분야의 연구에서 중요하게 다루어지는 키워드와 그들의 관계를 살펴보기 위해 실시되었다. 연구를 위해 2002년부터 2019년까지 게재된 644편의 교육과정 논문에서 1,935개의 키워드를 추출하여 분석하였다. 자료 분석 단계에서는 KrKwic와 KrTitle 프로그램을 통해 키워드를 추출한 후 1-mode network matrix를 작성하였고, UCINET 6과 NetDraw 프로그램을 활용하여 네트워크 분석과 시각화 작업을 수행하였다. 연구 결과는 다음과 같다. 첫째, 전체 키워드 출현 빈도 분석 결과, 교육과정이 가장 많이 출현하였으며, 다음은 교육과정 개발, 국가 교육과정, 역량기반 교육과정, 2015 개정 교육과정, 교육과정 실행, 이해중심 교육과정, 교사 교육, 학교 교육과정, IBDP 등의 순으로 나타났다. 둘째, 연결 중심성 분석 결과에 따르면, 교육과정 개발이 가장 높게 나타났다. 이와 함께 교육과정, 역량기반 교육과정, 국가 교육과정, 2015 개정 교육과정, 이해중심 교육과정, 역량, 핵심 역량, 고등학교 교육과정, 교과서, 교육과정 실행, 교사 교육, IBDP 등의 순서로 높게 나타났다.

• 디지털융복합연구
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• 제15권7호
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• pp.479-487
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• 2017

본 연구의 목적은 사회연결망 분석을 축구경기에 적용하여 가장 영향력 있는 선수를 파악하는데 목적이 있다. 연구대상은 2014 브라질월드컵에 참가한 독일 축구 국가대표팀과 대한민국 축구 국가대표팀이며, FIFA에서 제공한 선수별 패스 데이터를 수집하고 Ucinet 6 프로그램을 사용하여 사회연결망분석과 패스 성공률을 분석하였다. 연구결과 다음과 같은 결론을 얻었다. 첫째, 패스를 많이 주고받은 선수는 패스 연결 네트워크에서 연결 중심성이 높았고, 선수들과의 근접 중심성도 높게 나왔다. 둘째, 독일은 LAHM과 KROOS가 주요 선수로 나타났으며, 대한민국은 KI.S.Y 선수가 주요 선수로 나타났다. 셋째, 근접 중심성과 패스 성공률의 정량적 지표는 독일이 대한민국에 비하여 높은 것으로 나타났다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제9권6호
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• pp.62-71
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• 2009

본 연구는 한국영화산업 안에서 가장 많은 영향력을 끼치고 있는 것으로 여겨지는 '감독'과 '배우' 중 안정적인 관객 동원력을 가진 영화인들을 선출하고, 그 결과를 바탕으로 네트워크 분석을 통하여 가장 중심적 역할을 하는 감독을 찾고자 한다. 이를 위해 1998년에서 2007년까지 10년간 상영되어진 한국영화 약 700여개 작품 중 각각의 년도마다 상위 20위 안에 2번 이상 이름을 올린, 가장 안정적인 스타파워를 가진 ‘스타급 감독과 주연 배우’를 선출하였다. 또한 이를 바탕으로 UCINET 사회 연결망 분석 프로그램을 사용하여 다양한 중앙성 분석을 실시하였다. 결과적으로 감독 50인, 배우 103인을 선출되었다. 그 중 ‘김상진’ 감독이 장기간 가장 안정적인 관객동원력과 네트워크 관리능력을 성공적으로 결합하면서, 결과적으로 불확실성을 줄여주는 ‘스타’로서 존재하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제23권1호
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• pp.1-6
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• 2019

본 연구는 <네이버 영화> 페이지의 리뷰 데이터를 수집하여, 출현 빈도가 높은 단어를 중심으로 영화 관람객의 반응을 시각화하는 작업을 수행하였다. 이를 위해 총 6편의 영화를 선정하여 데이터 수집 및 정제과정을 거쳤으며, 의미연결망 분석(Semantic network analysis)을 활용하여 단어 간 관계성을 파악하고자 하였다. 데이터 시각화 작업에는 UCINET과 함께 패키지화된 NetDraw가 사용되었다. 본 연구의 시사점은 문장으로 작성된 영화 관람객의 리뷰를 키워드 중심으로 시각화하여, 소비자들의 반응을 한 눈에 확인하는 리뷰 인터페이스 구현이 가능한지 탐색하였다는 점이다. 본 연구를 통해 영화 리뷰를 구성하는 키워드를 시각화하고, 리뷰 내용에서 영화별 특성의 차이를 확인하였다는 점에서 본 연구가 의미를 가진다고 하겠다. 후속 연구는 보다 많은 영화의 리뷰를 활용할 필요성이 제기되며, 각 영화별 리뷰의 수도 비슷한 양으로 맞추어 연구에 활용해야 할 것이다.

• Journal of Information Science Theory and Practice
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• 제8권4호
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• pp.40-54
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• 2020

This proposed work aims to understand the Korean Academic Circle (KAC)'s research trend on the "One Belt One Road" (OBOR) by employing a quantitative analysis of the recent research articles published by the KAC. To do so, this proposed research has used the well-known network analysis software, Ucinet 6, by which the papers on related topics are collected and filtered from Korea Citation Index. To perform the analytical selection, the proposed work has chosen 'keywords' as the core research object and performed analysis from transverse to longitudinal aspects, and from holistic to individual aspects, respectively; and from this, the KAC's research trend on OBOR is derived. The present work has established that the KAC's attention is continuously increasing on OBOR and has sustainability. Centered on the OBOR, Korean researchers have spread their studies in various dimensions ranging from the issues like China's political economy to Sino-Korea economic and trade exchanges, and so on. The KAC has even combined OBOR with Korea's international development initiatives, which can help Korea benefit from active and sustainable cooperation with China. Moreover, the proposed work has found that Korean researchers have also actively expressed their growing attention, highlighted Korea's interest, and showed concern about China hegemony and Sinocentrism in their recent documented research works.

• 문화기술의 융합
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• 제8권4호
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• pp.375-380
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• 2022

본 연구는 빅데이터를 활용하여 편의점 간편식에 대한 소비자들의 인식과 의미를 알아보기 위한 목적이 있다. 이 연구를 위하여 네이버(NAVER)와 다음(Daum)에서 뉴스, 지식인, 블로그, 카페, 지식인(팁), 웹 문서를 대상으로 분석하였고 자료 검색을 위한 키워드로는 '편의점 간편식'을 사용하였다. 자료 분석 기간은 2019년 1월1일부터 2021년 12월 31일까지 3년으로 선정하였다. 자료수집 및 분석을 위해서는 텍스톰(TEXTOM)을 사용하여 빈도 및 매트릭스 데이터를 추출하였고 UCINET 6 프로그램의 NetDraw 기능을 이용해 네트워크 분석과 시각화 분석을 실시하였다. 그 결과 편의점 간편식을 소비자들의 선택속성에 따라 건강성, 다양성, 간편성, 경제성으로 군집화 하였다. 직접 조리한 음식에 뒤떨어지지 않고 한 끼 식사로 그 종류가 다양하며, 적절한 가격, 할인 쿠폰, 이벤트 등 편의점 간편식에 대한 소비자들의 의미와 선택속성을 바탕으로 간편성과 편의성을 추구하는 변화된 생활방식에 맞는 새로운 간편식 메뉴 개발에 기초 자료가 되기를 기대한다.

• 한국융합학회논문지
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• 제13권2호
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• pp.1-12
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• 2022

본 연구는 장애 유아에 대한 최근 10년간의 사회적 인식을 알아보기 위해 인터넷 기반의 빅데이터 분석 시스템인 Textom을 활용하였다. Textom으로 수집된 자료는 데이터 클리닝 과정을 거쳐 빈도가 높은 순으로 50개의 키워드가 선정되었으며, 의미연결망 분석을 위해 UCINET6으로 중심성 분석과 CONCOR분석을 실시하였다. 분석된 자료는 NetDraw를 활용하여 시각화하였다. 그 결과 '교육, 요구, 부모, 통합교육' 등의 키워드가 빈도수, 연결 및 위세 중심성에서 높은 순위를 차지하였다. 그리고 매개 중심성은 '부모, 교사, 문제, 프로그램, 상담'이 높은 순위를 차지하였다. CONCOR분석에서는 '장애, 유아, 진단, 프로그램'의 키워드를 중심으로 하는 4개 군집이 형성되었다. 이러한 연구 결과를 바탕으로 장애 유아에 대한 사회적 인식의 주제가 무엇인지 살펴보고, 주제별 시사점을 논하였다.

• 디지털융복합연구
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• 제19권11호
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• pp.1-10
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• 2021

본 연구에서는 빅데이터 기법 중에 하나인 텍스트마이닝을 활용하여 소셜플랫폼에서 외국인근로자에 대한 인식을 알아보고 시사점을 도출하고자 하였다. 연구를 위해서 2020년 1월 1일부터 12월 31일까지를 기준으로 '외국인근로자' 검색 키워드를 수집하여 빈도분석, TF-IDF 분석, 연결중심성 분석으로 상위 키워드 100개를 도출하고 비교분석을 수행하였다. 또한 Ucinet6.0과 Netdraw를 이용해 의미연결망을 분석하였으며, CONCOR 분석을 통해 외국인정책 이슈, 지역사회 이슈, 사업주 관점 이슈, 고용 이슈, 근로환경 이슈, 법적 이슈, 출입국 이슈, 인권 이슈로 8개 클로스터로 군집화하였다. 이러한 분석 결과를 바탕으로 외국인근로자 국민적 인식, 주요 이슈를 파악하였으며, 향후 외국인근로자에 대한 정책 및 관련 연구에 필요한 기초자료를 제공하고자 한다.

• 한국의류산업학회지
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• 제25권5호
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• pp.549-559
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• 2023

Along with the transition to the fourth industrial revolution, the possibility of metaverse-based innovation in the fashion field has been confirmed, and various applications are being sought. Therefore, this study performs meaning structure analysis and discusses the prospects of meta fashion using big data. From 2020 to 2022, data including the keyword "metaverse + fashion design" were collected from portal sites (Naver, Daum, and Google), and the results of keyword frequency, N-gram, and TF-IDF analyses were derived using text mining. Furthermore, network visualization and CONCOR analysis were performed using Ucinet 6 to understand the interconnected structure between keywords and their essential meanings. The results were as follows: The main keywords appeared in the following order: fashion, metaverse, design, 3D, platform, apparel, and virtual. In the N-gram analysis, the density between fashion and metaverse words was high, and in the TF-IDF analysis results, the importance of content- and technology-related words such as 3D, apparel, platform, NFT, education, AI, avatar, MCM, and meta-fashion was confirmed. Through network visualization and CONCOR analysis using Ucinet 6, three cluster results were derived from the top emerging words: "metaverse fashion design and industry," "metaverse fashion design and education," and "metaverse fashion design platform." CONCOR analysis was also used to derive differentiated analysis results for middle and lower words. The results of this study provide useful information to strengthen competitiveness in the field of metaverse fashion design.